如果是这种，直接用duplicated函数，例如
set.seed(1234)
df <- data.frame(x1 = sample(c("Normal","Unnormal"), 10, replace = TRUE),
x2 = sample(c("a","b"), 10,replace = TRUE),
x3 = sample(c("c","d"), 10,replace = TRUE))
df
df[!duplicated(df[,-1]),] # 按第2,3列去重后的结果
如果是要去重且必须指定第一列值是“正常”，可以用dplyr包
library(dplyr)
df %>% group_by(x2,x3) %>% filter(x1 == "Normal" &row_number() == 1) %>% ungroup() #
那你就先把所有的字符串都变成小写，再用duplicated比较就好了x<-c("Anne","anne","bkk")
y<-tolower(x)
duplicated(y)
读入数据的时候遇到行名有重复而报错的情况，如下图
mydata<-read.table("data_RNA_Seq_v2_mRNA_median_ Zscores.txt", header = T, row.names=1, check.names = F)
报错：Error in read.table("data_RNA_Seq_v2_mRNA_median _Zscores.txt", header = T, : 'row.names'里不能有重复的名字
此时可以使用base包中的make.names()函数
使用方法：
1.先不设置行名将数据读进去
mydata<-read.table("data_RNA_Seq_v2_mRNA_median_ Zscores.txt", header = T, check.names = F)
2.使用make.names函数将第一列作为行名
row.names(mydata<-make.names(mydata[,1],TRUE)
关于make.names函数的使用方法可以通过？make.names获得
3. 删除第一列
mydata<-mydata[,-1]
4.查看数据前五行前五列看是否行名修改完成
mydata[1:5,1:5]
